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[发明专利]一种便于安装的激光测距仪-CN202310979339.X在审
发明人：郭滨;杨振;常兆阳;尚玉卓;李相昆;郭谦锐;赵咨竣 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-08-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01S7/481 文献下载
摘要：本发明涉及一种便于安装的激光测距仪，包括安装壳体、套筒、激光测距仪本体；所述激光测距仪本体滑动插接在所述套筒内，所述套筒滑动扣合在所述安装壳体内，并通过设置于所述套筒的封闭端端部的扣板与所述安装壳体卡合固定；所述激光测距仪本体的底端与所述安装壳体的封闭端底部抵接，且在所述安装壳体的封闭端底部设置有控制按钮；使用时，将激光测距仪本体安装在套筒内，然后将套筒扣合在所述安装壳体内，并使用扣板对套筒和安装壳体进行锁紧固定；通过安装壳体、套筒、激光测距仪本体结构上的配合，当需要对激光测距仪本体进行维修或者更换时，方便对其进行拆卸和安装，且不需要借助工具，省时省力。
一种便于安装激光测距仪

[发明专利]基于GWO优化PID参数整定的四轴飞行器控制方法-CN202310509363.7在审
发明人：郭滨;赵咨竣;马卫娇;尚玉卓;李相昆;杨振;郭谦锐;常兆阳 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本文提出了一种基于GWO算法优化PID参数整定的四轴飞行器控制方法，该方法结合了PID控制器和GWO优化算法，以提高四轴飞行器的控制性能和稳定性。该方法的主要步骤包括：首先，确定四轴飞行器的动力学模型，并设计PID控制器。然后，使用GWO算法对PID参数进行优化，以提高系统性能。最后，通过仿真实验验证该方法的有效性。结果表明，该方法能够有效地提高四轴飞行器的控制性能和稳定性，同时具有良好的鲁棒性和适应性。该方法可为四轴飞行器的控制系统设计提供一种新的思路和方法，具有实际应用价值。
基于 gwo 优化 pid 参数飞行器控制方法

[发明专利]一种基于能量感知的MWSN轻量级协同定位与导航方法-CN202310510615.8在审
发明人：郭滨;杨振;马卫娇;李相昆;郭谦锐;赵咨竣;常兆阳;尚玉卓 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04W4/024 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于能量感知的轻量级协同定位与导航方法，属于无线网络通信技术领域；该方法旨在提高定位与导航的性能，同时降低计算复杂度和通信开销，从而有效保证网络协同性和轻量级特性；具体实施步骤为：引入权重系数以初始化网络拓扑结构，对网络节点能耗模型进行建模并优化，获取节点能量信息后采用基于能量感知的分簇算法建立全局和局部分簇数据采集结构，并采用低功耗信号处理技术进行数据传输，然后基于采集到的能量感知数据建立最优网络拓扑，保证轻量级的同时实现对节点位置的协同估计，并引入滑动窗口机制对最优网络拓扑和动态导航策略进行时间依赖性调整，最终实现基于能量感知的MWSN轻量级协同定位与导航。
一种基于能量感知 mwsn 轻量级协同定位导航方法

[发明专利]一种基于KS1092和ADS1256和STM32的脑电信号采集系统-CN202310456226.1在审
发明人：郭滨;常兆阳;马卫娇;尚玉卓;杨振;李相昆;赵咨俊;郭谦锐 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及医疗设备的技术领域，是涉及一种基于KS1092和ADS1256和STM32F103C8T6的脑电采集系统，包括：模拟前端，所述模拟前端采用KS1092集成芯片，用于接收经过低通滤波预处理之后的脑电信号，并对脑电信号进行滤波、放大，同时将处理后的脑电信号发送至模数转换模块；模数转换模块，所述无线模块采用ADS1256，用于对模拟前端发送的数据进行采样，并通过SPI通信协议将数据传输到微控制器；微控制器，所述微控制器采用STM32F103，用于接收模数转换模块处理后的脑电信号，并对读取到的脑电信号进行数据处理，同时将处理后的数据发送；上位机，所述上位机用于接收微控制器发送的数据，并对数据进行分析、处理和显示。所述脑电信号采集系统具有高性能、高灵活性和低功耗的优点。
一种基于 ks1092 ads1256 stm32 电信号采集系统

[发明专利]一种基于双流多尺度模型的呼吸暂停鼾声识别方法-CN202310419815.2在审
发明人：郭滨;尚玉卓;马卫娇;李鲁;郭谦锐;李相昆;赵咨俊;常兆阳;杨振 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G10L25/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双流多尺度模型的呼吸暂停鼾声识别方法，属于睡眠鼾声检测技术领域。方法包括：通过预加重，分帧加窗进行鼾声数据预处理；使用MFCC特征提取算法提取鼾声数据特征；设置双流多尺度模型结构及训练参数；保存训练后的最佳模型；利用保存的模型进行鼾声数据检测,对鼾声特征进行分类，根据分类结果统计正常鼾声和呼吸暂停鼾声的数量；计算出呼吸暂停指数AHI，进行呼吸暂停预测，本发明提高了对睡眠呼吸暂停鼾声识别的准确性。
一种基于双流尺度模型呼吸暂停鼾声识别方法